Python 基于熊猫中的行值比较数据帧

在数据之间没有1:1基数的情况下，使用Pandas比较两个数据集（.csv文件）的最佳方法是什么

例如：下面是数据集1中的一个示例-

#### Row Item Color Price
01 Shirt Red $30
02 Hat Blue $10

以及来自数据帧2的一个示例-

#### Row Item Color Price
01 Trouser Black $20
02 Bag Yellow $ 30
03 Hat Blue $10
04 Shirt Red $30

因此，如果我想比较两个数据集中有衬衫行的所有行

最好的方法是什么

我用的是熊猫/蟒蛇3.7

谢谢

检查此示例：

DF1 = pd.DataFrame(data={'c1':['abc','abc','iop','iop'],'c2':['xyz','mno','yut','trg'],'c3':[0,0,0,0]})

    c1  c2  c3
0   abc xyz 0
1   abc mno 0
2   iop yut 0
3   iop trg 0


DF2 = pd.DataFrame(data={'c1':['iop','abc','bhj','iop','xdf'],'c2':['yut','mno','uio','yut','edc']})
    c1  c2
0   iop yut
1   abc mno
2   bhj uio
3   iop yut
4   xdf edc
match = pd.merge(DF1,DF2,on=['c1','c2'],how='inner')
print(match)

    c1  c2  c3
0   abc mno 0
1   iop yut 0
2   iop yut 0

因此，通过使用

pd.merge

可以获得匹配的行

检查此示例：

DF1 = pd.DataFrame(data={'c1':['abc','abc','iop','iop'],'c2':['xyz','mno','yut','trg'],'c3':[0,0,0,0]})

    c1  c2  c3
0   abc xyz 0
1   abc mno 0
2   iop yut 0
3   iop trg 0


DF2 = pd.DataFrame(data={'c1':['iop','abc','bhj','iop','xdf'],'c2':['yut','mno','uio','yut','edc']})
    c1  c2
0   iop yut
1   abc mno
2   bhj uio
3   iop yut
4   xdf edc
match = pd.merge(DF1,DF2,on=['c1','c2'],how='inner')
print(match)

    c1  c2  c3
0   abc mno 0
1   iop yut 0
2   iop yut 0

---

因此，通过使用

pd.merge

您可以获得匹配的行

您可以像这样简单地使用pandas

merge

：

pd.merge(df1[df1.Item == 'Shirt'], df2[df2.Item == 'Shirt'], on=['Item','Color', 'Price')

只有当两个数据帧中的所有列都与Item='Shirt'匹配且相应的列也相等时，才会生成输出

---

如果这是您想要的，请告诉我。

您可以像这样简单地使用pandas

merge

：

pd.merge(df1[df1.Item == 'Shirt'], df2[df2.Item == 'Shirt'], on=['Item','Color', 'Price')

只有当两个数据帧中的所有列都与Item='Shirt'匹配且相应的列也相等时，才会生成输出

---

如果这是您想要的，请告诉我。

合并后过滤

df1.merge(df2,on='Item').loc[lambda x : x.Item=='Shirt']
Out[89]: 
   Row_x   Item Color_x Price_x  Row_y Color_y Price_y
0      1  Shirt     Red     $30      4     Red     $30

---

合并后过滤

df1.merge(df2,on='Item').loc[lambda x : x.Item=='Shirt']
Out[89]: 
   Row_x   Item Color_x Price_x  Row_y Color_y Price_y
0      1  Shirt     Red     $30      4     Red     $30

---

预期输出是什么？预期输出应该是-衬衫红$30与两个数据帧中的衬衫红$30匹配，帽子蓝$10与两个数据帧中的帽子蓝$10匹配。因此，基本上，如果两个数据帧中都有一个名为Shirt的行值，那么应该比较这些行的所有列。预期输出是什么？预期输出应该是-Shirt Red$30与两个数据帧中的Shirt Red$30匹配，Hat Blue$10与两个数据帧中的Hat Blue$10匹配。因此，基本上，如果两个数据帧中都有一个名为Shirt的行值，那么应该比较这些行的所有列。因此，我不知道这两个数据集中的行值Shirt在哪里。我还能使用内部合并吗？太棒了！我要试试这个并更新。使用多列作为列表也有帮助，因为我有一组“键”列，如果发现行元素相同，则要对这些列进行比较。：）当然，您可以检查文档，以便处理合并函数提供的后缀。如果不需要，您也可以删除它们：）@GreedyCoder：如果任何答案都有帮助，请不要忘记接受其中一个答案，以便人们以后可以参考此问题并找到解决方案。：）谢谢，我不知道行值Shirt在这两个数据集中的位置。我还能使用内部合并吗？太棒了！我要试试这个并更新。使用多列作为列表也有帮助，因为我有一组“键”列，如果发现行元素相同，则要对这些列进行比较。：）当然，您可以检查文档，以便处理合并函数提供的后缀。如果不需要，您也可以删除它们：）@GreedyCoder：如果任何答案都有帮助，请不要忘记接受其中一个答案，以便人们以后可以参考此问题并找到解决方案。：）谢谢